eIQ®ML软件开发软件

恩智浦®eIQ®机器学习(ML)软件开发环境支持在恩智浦EdgeVerse™微控制器和微处理器（包括i.MX RT跨界MCU和i.MX系列应用处理器）上使用ML算法。eIQ ML软件包括称为eIQ Toolkit的ML工作流工具以及推理引擎、神经网络编译器和优化库。该软件利用开源的专有技术，并完全集成到恩智浦MCUXpresso软件开发套件和Yocto开发环境中，使您可以轻松开发完整的系统级应用。

机器学习工作流工具

eIQ Toolkit（新）

  • 运行时洞察力支持图形级分析功能，可帮助优化神经网络架构
  • 使用eIQ Portal和命令行主机工具简化ML开发

eIQ门户新增

  • 直观图形用户界面(GUI)，可简化ML开发
  • 创建、优化、调试、转换和导出ML模型

应用软件包：基于ML的系统状态监测系统（新）

  • 在基于MCU的系统上开发和部署神经网络
  • 传感应用中状态监测和故障识别解决方案的分步指南

支持的ML推理引擎

DeepViewRT™（新）

  • 面向i.MX RT跨界微处理器和i.MX 8系列应用处理器的专用推理引擎

TensorFlow™Lite Micro

  • 比传统的TensorFlow Lite更快、更小的推理引擎
  • 适用于运行机器学习模型i.MX-RT跨界MCU

TensorFlow™Lite

  • 灵活的嵌入式应用推理引擎
  • 针对Arm®Cortex®-A、Cortex-M处理器内核和Verisilicon GPU与NPU

CMSIS-NN

  • 内核用于为Cortex-M处理器内核创建静态、性能和内存优化的推理引擎。

Glow

  • 基于i.MX RT跨界MCU的神经网络编译器
  • 恩智浦优化的库集成，提供高性能、内存高效的推理

采用恩智浦应用软件包快速启动产品开发

它们以完整且易于使用的捆绑包形式提供，将驱动程序、中间件、通信栈栈和示例应用程序以及综合指南和培训材料组合在一起。

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eIQ软件生态合作体系

eIQ ML软件开发环境（图片）

DeepViewRT

平台经优化的运行时推理引擎，支持资源受限设备使用紧凑代码。

支持eIQ的设备:
i.MX RT1050、i.MX RT1060、i.MX RT1064、i.MX RT1160、i.MX RT1170、i.MX 8M Plus、i.MX 8M、i.MX 8M Nano、i.MX 8M Nano UL、i.MX 8M Mini。

TensorFlow Lite

TensorFlow Lite是TensorFlow的加速缩小版，通过使用开源库，支持边缘技术降低延时、缩小二进制大小。

支持eIQ的设备:
i.MX 8M Plus、i.MX 8M、i.MX 8M Nano、i.MX 8M Nano UL、i.MX 8M Mini。

面向微控制器的TensorFlow Lite

TF Micro比TensorFlow速度更快体积更小，可为资源受限设备提供运行机器学习模组。

支持eIQ的设备:
i.MX RT500、i.MX RT600、i.MX RT1050、i.MX RT1060、i.MX RT1064、i.MX RT1160、i.MX RT1170、i.MX 8M Plus。

Glow编译器

一款机器学习的编译器，通过将神经网络转换为目标文件，再转换为二进制图片，从而实现提前编译，性能更高，内存占用更小。

支持eIQ的设备:
i.MX RT600、i.MX RT1050、i.MX RT1060、i.MX RT1064、i.MX RT1160、i.MX RT1170。

ONNX运行时

交互平台推理，ML培训加速器

支持eIQ的设备:
i.MX 8M Plus、i.MX 8M、i.MX 8M Nano、i.MX 8M Nano UL、i.MX 8M Mini。

AI与机器学习培训学院

点播培训视频助力ML应用开发。

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设计资源

在边缘开发AI解决方案

在线研讨会

观看我们与Arcturus、Arm、Siemens和Synopsys的在线研讨会，学习如何构建和保护从IP核到SoC、操作系统、算法到软件应用的边缘人工智能解决方案。

eIQ机器学习软件环境演示

视频

使用i.MX RT1060和TensorFlow Lite模型， 通过图像识别进行标签认证 。

机器学习成为主流——eIQ机器学习软件开发环境

视频

恩智浦的eIQ机器学习软件开发平台使各级开发人员(无论是刚入门的开发人员还是机器学习专家)都可以在边缘进行机器学习。NN用于目标检测加速度。

边缘机器学习全民化时代

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在ABI Research白皮书中，了解开发人员在为其边缘ML项目选择最佳处理解决方案时需要考虑的五个关键因素。

在i.MX RT设备上使用TensorFlow Lite Micro进行手写数字识别

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本应用笔记重点介绍了使用i.MX RT MCU、MCUXpresso SDK和eIQ技术通过深度学习在嵌入式系统上进行手写数字识别的方法。

eIQ机器学习(ML)软件开发环境

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eIQ软件利用推理引擎、神经网络编译器、优化库和开源技术，支持在边缘节点启用AI和ML。